SIFT相似度 python

在Python中计算SIFT相似度可以使用OpenCV库。下面是一个示例代码：

import cv2

def calculate_sift_similarity(image1, image2):
    # 读取图像
    img1 = cv2.imread(image1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread(image2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 初始化SIFT检测器
    sift = cv2.SIFT_create()

    # 检测关键点和计算描述符
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()

    # 使用knnMatch进行特征匹配
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

    # 过滤不好的匹配
    good_matches = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.7 * n.distance:
            good_matches.append(m)

    # 计算相似度
    similarity = len(good_matches) / max(len(kp1), len(kp2))

    return similarity

# 调用函数计算两张图像的SIFT相似度
similarity = calculate_sift_similarity('image1.jpg', 'image2.jpg')
print('SIFT相似度:', similarity)

以上示例代码会读取两张图像，并计算它们之间的SIFT相似度。请确保安装了OpenCV库，并提供正确的图像路径。